AI 正在抢走工作,普通人该如何自处?

每一次生产力的飞升，往往会经历两个阶段。

在一开始，先行者们创造新事物的时候，我们作为旁观者看乐子。

早期的自行车

这是23年AI生成的巨石强森吃石头视频。

而这是今年最火的国产模型seedance2.0生成。

技术的进步让人惊叹到害怕。人群中发出了一个声音，这些工具在未来会代替我吗？随之迎来变革的第二阶段，工具被广泛用于提高生产效率，人工客服、AI画图、AI生成影片、甚至是AI管家...越来越多原本由人完成的工作，开始被新技术接管，我们仿佛一夜之间站到了时代的被淘汰的边缘位置，如临大敌。

国内科技公司的反应更为直接，也更为残酷。

昆仑万维在2月内部信中表示，为所有技术员工开通claude账号，并且每月为账号充值100美元，用于AI辅助办公。然而，代价是要求他们将开发效率提高至少50%。并且，在6月底进行末位淘汰。

AI真正能带来的效益还尚且没有定论，一些管理者们已经急不可耐地开始新一轮pua了，化身降本增效的急先锋。

AI 浪潮之下，IT行业首当其冲。

Meta被曝出计划启动新一轮大规模裁员，比例或高达公司总员工数的20%，涉及近1.58万名员工。CEO扎克伯格直言，现在一个有才华的人带上AI，就能做到以往一个团队做的事情。

而亚马逊在年初已经裁撤1万余人，外界普遍分析，裁员旨在为AI领域投入节省资源。

国内的信号同样让人不安。此前网上很火的聊天截图，因为受到ai浪潮的冲击，某大厂要裁撤大量前端程序员，已经在行业内掀起恐慌。

最近it圈内流行的一个段子，程序员称大模型开发者为“码奸”。同样是程序员，他们开发的工具现在已经顶替了许多的前端兄弟，将来就是后端兄弟、测试、运维，乃至于最终轮到他们自己。

除了程序员，另外被AI按在地上摩擦的，是客服和插画师，如今凡是一个有点规模的网店，你要找客服，十有八九默认AI客服，跟你扯几轮车轱辘话。虽然很多时候体验很不好，但胜在商家很会拿捏顾客的情绪，总能在你快要爆发的前一步转接到人工，这时候无辜的人工客服往往会承担上一个AI客服的“情绪债务”。一段对话，塞进了一个AI，但是折磨了两个真人。

听绘画行业的朋友透露，他往日的战友们，如今相当一部分在某游戏大厂做外包，没有逃过今年的裁员。公司方对外的口径是部分项目的正常业务调整与人员淘汰。但是圈内人心照不宣，真实的原因，也许是AI消化了大量的基础工作。

这些并不是空穴来风，我在之前关于AI应用一文中讲到过，现在的大模型更加接近一种统计学的展现。它天生就适合文本，代码，插画这类工作。只要喂给高质量的数据，它就能写出通顺的文章，可用的功能代码，模仿出指定的风格的插画。因为这些工作的底层，本就是规律性的数据排列。

AI冲击带来的结果，是行业结构直接被改写。其特征为，高端人才愈发稀缺珍贵，基础岗位却在被 AI 快速替代。员工能不能高效利用AI提升产能，慢慢成了新时代中许多企业放在台面上的规矩。

随着AI深入生活，一个听起来不明所以的英文，token，开始火出圈。哪怕是不懂的英文的人也多多少少听过这个词。有人大胆断言，token将来会成为公司乃至个人重要的资产。而其价格的波动，也许会和“石油”一样，引发一系列直观的经济效应，毕竟token的“产出”，也需要设备+电力嘛。或许某些公司年会出现这个情况，一等奖不再是手机电脑，而是“一亿token”大礼包。

大模型的能力早已今非昔比，几乎每隔几月就能有跨越式的进步。如果你认为大模型还只是个聊天工具人，那消息可能有点滞后了。如今，agent智能体已成为一个新的热门方向。

所谓agent，就是给模型装上了“手脚”，让原本只能呆呆输出文字的模型，真正具备操作工具，执行任务的能力了。例如，你只需说一句，“帮我整理一下D盘“，那么AI就会真的去你的D盘扫描，开始清理那些垃圾文件。而在过去，我们必须得找一位程序员哥们儿喝杯奶茶，来跟他交易一份代码来运行，或是需要自己去搜索或者找教程安装软件，才能搞定。现在，只需要给agent发一句命令“帮我清理磁盘”。

这个趋势也意味着，越来越多写字楼里鼓捣电脑，整理文档和数据的白领们，开始暴露在被AI替代的隐患中了。毕竟，AI最擅长的就是文本的分析和归纳，加之接上了“手脚”，那么打开表格、统计数据、执行标准化流程，对它来说根本不算难事。

站在某些管理者的视角，不难猜到他们第一个念头想到用agent来替代人力。不用发工资，也不会请病假婚假，不需要五险一金，又能24小时加班，终于等到完美的员工出现了。有人预言，未来的团队结构，会变成：一个综合能力强的核心人员，管理一堆AI来进行工作。管理者从“管理人”转向“管理AI”。

不过对于那些习惯pua，甩锅和沉迷掌控欲的领导来说，反而可能是个灾难。因为这些人直接要在第一线负责，而且你对AI倾泻再多的怒火，它也不会内耗和自我怀疑。

经历过AI裁员的公司，剩下来的人也是人心惶惶，没人知道AI下一步会进化到什么样子，也不知道这一天也会在何时到来。工位的上方，似乎早已吊仿佛都悬着一把摇摇欲坠的刀。

如果把员工比喻成游戏里的角色，那么他们的忠诚度肯定是暴跌的的，一边是强大的AI，一边是无情的资本，再努力地工作，自己也只是个将会被AI替代的“临时文件”，既然自己的可替代性如此强，早晚被优化，那还不如摆烂每天想退路呢。

另一个视角下，AI学习培训、AI软件部署等生意则是也随之爆火。openclaw龙虾的部署服务，从一开始的200一次，到最近低价内卷到二三十块。

不少的自媒体更是将AI吹捧为新时代必备的生存技能，都喊着“不会用 AI，就会被时代淘汰”的口号。

我不知道其中有多少人拥有大模型的深度知识，或者拥长远的眼光，但我理解一点自媒体的逻辑——先制造焦虑，再卖课卖服务。

转念一想，AI好像也并没有达到人们理想中的那个期待，至少到目前为止，还没有任何一个岗位，能被AI完全替代成一个真正独立、可靠的“人”。

一条员工返聘的消息在裁员浪潮中逆行。2月27日，推特创始人jack Dorsey旗下的公司Block一口气裁掉了4000多名员工，他给出的理由也是“AI工具改变了一切”。但是还没到一个月，被裁的部分员工就收到返岗邀请，一名工程师在领英上发帖称有领导告诉他是被裁错了...

AI能力是有明确边界的。我自己在用AI编程的深有体会，它完全不具备自我纠错和迭代的能力。一旦它给给出的方案是错误的，你再怎么追问和反馈，它也只是换一种方式继续犯错。因为当下大模型的本质就是从海量数据中寻找规律，它对“对错”并没有真正的认知。它回复给你的“对不起我错了”，也仅仅是形式上的礼貌。

业界甚至出现了一个概念，说用AI来审核AI编程。可问题又来了，谁又来审核A的I审核呢？到头来可能出现两个模型车轱辘对话，token耗尽也没有解决问题。

返聘事件也许是AI打脸的一个典型，过于信任AI的能力边界，直到失去了老员工才发现这位“新欢”多难伺候。

在AI的实际落地中，还存在不少致命的短板，如果不能妥善处理，不仅不能保证达到预期效果，甚至AI需要的的费用，会远超过那些员工的工资。

首当其冲是成本问题，以AI客服举例，一家中小型公司，想要做一个人工客服。那么它的工程落地，服务维护迭代，大模型的token，还有硬件等一系列费用价值并不菲。可能比你请两个月薪三千的客服要昂贵得多，还不能保证效果令人满意。即便大型企业要做到尽善尽美，因为细节处理多，一次对话消费的token成本也很惊人。

另一绕不开的是安全性的问题。我之前文章记录了今年315晚会曝光的“AI投毒事件”，只需要向互联网大量投喂营销文本，那么AI就会煞有其事地介绍一款根本不存在的产品，还说得头头是道，天花乱坠。而近期更有传闻，某些厂商挂羊头卖狗肉，偷偷将满血版大模型，换成了阉割版模型的接口，导致生成质量明显下降。

如今稍高端的AI产品都是调用大型厂商的接口，他们给你输出点私货或者无法验证的信息，用户根本无法掌控。更不用说涉及到代码、核心数据等关键材料，根本不敢轻易交给模型厂商，必须本地部署，开发，配置，但是这样一来门槛又高了不少。

而最重要，最核心的，大模型的幻觉是个不可避免的问题。它不会像人一样，意识到问题，主动纠错和完善工作方式，只要你没有精准的数据做引导，那么它就会一遍遍重复自己的错误，直到把所有人逼疯。

综合来看，AI在某些单一、重复的任务上效率远超过人类。但本质上，它只是一个拥有海量信息归纳能力、却不会反思、不会自我审核的工具。

人类的创造力、反思能力、进化能力，远比 AI 强大得多。